Gestión eficiente Datos de referencia para el éxito empresarial

Los datos de referencia permiten clasificación eficaz de datos. Según un estudio realizado por la Consejo de Gestión de Datos Empresariales (EDM)El 80% de las organizaciones dependen de datos de referencia para sus esfuerzos de clasificación. Los datos de referencia, como jerarquías o glosarios, ayudan a las organizaciones a categorizar y... clasificar datos, lo que permite una efectiva descubrimiento de datos, análisis y reportando.

Una gestión deficiente de los datos de referencia puede generar problemas de calidad de los datos. Investigación realizada por Experian Calidad de Datos descubrió que el 42% de las organizaciones han experimentado problemas de calidad de datos debido a la mala gestión de los datos de referencia. Los datos de referencia inexactos, inconsistentes u obsoletos pueden generar errores, duplicación o interpretaciones erróneas, lo que resulta en información empresarial y toma de decisiones poco fiables.

¿Qué son los datos de referencia?

Datos de referencia en el contexto de descubrimiento y clasificación de datos Se refiere a los datos que sirven como estándar o punto de comparación para otros datos. Actúan como punto de referencia para evaluar o clasificar otros datos. Los datos de referencia suelen incluir conjuntos predefinidos de valores o códigos que se utilizan para categorizar, clasificar o... etiqueta otros elementos de datos en función de sus características o atributos.

Por ejemplo, en un proceso de clasificación de datos, los datos de referencia podrían incluir una lista predefinida de tipos de datos sensibles Como números de tarjetas de crédito, números de la Seguridad Social o direcciones de correo electrónico. Al escanear o analizar datos para buscar información confidencial, los datos de referencia se utilizan como punto de referencia para identificar y clasificar los elementos que coinciden con los valores o patrones predefinidos. Esto facilita la identificación y categorización de datos según reglas o criterios predefinidos, lo que hace que el proceso de descubrimiento y clasificación de datos sea más eficiente y preciso.

¿Por qué son importantes los datos de referencia?

Los datos de referencia son cruciales para el descubrimiento y la clasificación de datos, ya que proporcionan un punto de referencia estandarizado para identificar, categorizar y etiquetar elementos de datos. Al utilizar conjuntos predefinidos de valores o códigos, los datos de referencia sirven como un marco consistente que permite un análisis de datos preciso y eficiente.

Una de las razones clave por las que los datos de referencia son importantes es que ayudan a identificar datos sensibles o relevantes. Por ejemplo, en la clasificación de datos, los datos de referencia predefinidos pueden incluir tipos de datos sensibles como números de tarjetas de crédito, números de la seguridad social o direcciones de correo electrónico. Al comparar los elementos de datos con estos datos de referencia, se facilita la identificación y clasificación de los datos que coinciden con los valores o patrones predefinidos, lo que permite a las organizaciones identificar y proteger eficazmente la información sensible.

Los datos de referencia también contribuyen a mantener la coherencia y la precisión en el proceso de descubrimiento y clasificación de datos. Garantizan que los datos se evalúen y clasifiquen según criterios estandarizados, lo que reduce el riesgo de una clasificación subjetiva o inconsistente. Esto promueve la integridad y la fiabilidad de los datos, lo cual es fundamental para tomar decisiones informadas sobre el manejo y la protección de datos, y el cumplimiento de los requisitos normativos.

Tipos de datos referenciales

Los datos referenciales se refieren a datos que proporcionan contexto o puntos de referencia para otros datos, a menudo utilizados como estándar o punto de referencia. Los diferentes tipos de datos referenciales incluyen:

• Conjuntos de códigos: Se trata de conjuntos estandarizados de códigos que se utilizan para categorizar o clasificar datos, como códigos industriales (por ejemplo, códigos NAICS o SIC), códigos geográficos (por ejemplo, códigos postales o códigos de país) o códigos de productos (por ejemplo, códigos UPC o SKU).
• Taxonomías: Se trata de clasificaciones jerárquicas o multinivel que se utilizan para categorizar datos según criterios o características específicos. Algunos ejemplos son las taxonomías de productos, las taxonomías de segmentación de clientes o las taxonomías de evaluación de riesgos.
• Jerarquías: Se trata de estructuras que representan relaciones entre elementos de datos de forma jerárquica, como jerarquías organizativas (por ejemplo, líneas de informes o departamentos), jerarquías de productos (por ejemplo, categorías de productos, subcategorías y variantes) o jerarquías de clientes (por ejemplo, relaciones entre empresa matriz y filiales).
• Tablas de referencia: Se trata de tablas de búsqueda que almacenan valores de datos de referencia y sus correspondientes significados o descripciones. Algunos ejemplos incluyen tipos de cambio, asignaciones de países o regiones, o asignaciones de atributos de productos.
• Glosarios: Son colecciones de definiciones o explicaciones de términos o conceptos utilizados en la organización o el sector. Los glosarios proporcionan una comprensión común de la terminología de datos y ayudan a garantizar la coherencia en el uso e interpretación de los datos.
• Normas: Se trata de directrices, especificaciones o reglas establecidas que se utilizan para garantizar la coherencia, la interoperabilidad y el cumplimiento normativo en el intercambio o la integración de datos. Algunos ejemplos incluyen estándares de datos para formatos, protocolos o gobernanza de datos.
• Reglas o políticas: Se trata de reglas o políticas predefinidas que rigen la validación, la calidad o el uso de los datos. Algunos ejemplos incluyen reglas de validación de datos, políticas de retención de datoso políticas de acceso a datos.

Encontrar contexto: casos de uso de datos de referencia

• Finanzas: En el finanzas En la industria, los datos de referencia pueden utilizarse para categorizar instrumentos financieros como acciones, bonos y opciones, según sus atributos, como la clase de activo, la divisa o la fecha de vencimiento. Esto facilita la gestión de carteras, la evaluación de riesgos y la presentación de informes regulatorios.
• Sanidad: En sanidadLos datos de referencia se pueden utilizar para clasificar diagnósticos médicos, procedimientos y medicamentos según conjuntos de códigos estándar de la industria, como CIE-10, CPTo RxNorm. Esto ayuda en la coordinación de la atención al paciente, la facturación y el reembolso, y la investigación médica.
• Al por menor: En el venta al por menor En la industria, los datos de referencia se pueden utilizar para categorizar productos según atributos como tipo, marca, talla o color. Esto permite una gestión eficiente del inventario, la fijación de precios y la categorización de productos para plataformas de venta en línea.
• Energía: En el sector energético, los datos de referencia pueden utilizarse para categorizar fuentes de energía como el petróleo, el gas o las energías renovables, basándose en atributos como la densidad energética, la huella de carbono o la ubicación. Esto facilita la comercialización de energía, la elaboración de informes ambientales y la planificación de recursos.
• Gobierno: En el sector público, los datos de referencia permiten clasificar a ciudadanos, empresas y entidades gubernamentales según atributos como información demográfica, clasificación fiscal o tipo de negocio. Esto facilita la prestación de servicios públicos, el cumplimiento normativo y la formulación de políticas.

¿Cómo pueden las organizaciones gestionar los datos de referencia?

1. Establecer un proceso centralizado de gestión de datos de referencia: Crear un proceso estructurado para la gestión centralizada de los datos de referencia, garantizando su actualización, validación y almacenamiento seguro. Este proceso debe incluir prácticas de gobernanza de datos para mantener la calidad e integridad de los datos.
2. Implementar medidas de seguridad de datos: Implementar medidas de seguridad robustas para proteger los datos de referencia acceso no autorizado, filtraciones de datos y otras amenazas a la seguridad. Esto puede incluir cifrado, controles de accesoy técnicas de enmascaramiento de datos para garantizar que los datos de referencia sensibles estén protegidos.
3. Supervisar y auditar el uso de los datos de referencia: Supervisar y auditar periódicamente el uso de los datos de referencia para garantizar el cumplimiento de la normativa de seguridad de datos. Esto incluye el seguimiento de quién tiene acceso a los datos de referencia, su uso y la identificación de posibles riesgos o vulnerabilidades.
4. Educar a los empleados sobre las mejores prácticas de seguridad de datos: Capacitar y educar a los empleados sobre las mejores prácticas de seguridad de datos, incluyendo el manejo y uso adecuados de los datos de referencia. Esto puede ayudar a prevenir filtraciones de datos involuntarias y garantizar que los empleados conozcan sus responsabilidades en la gestión segura de los datos de referencia.
5. Automatizar los procesos de gestión de datos de referencia: Utilice herramientas y tecnologías de automatización para optimizar los procesos de gestión de datos de referencia, como la validación, el enriquecimiento y la integración de datos. Esto puede ayudar a reducir los errores manuales y mejorar la precisión de los datos, a la vez que acelera los procesos de negocio.
6. Revisar y actualizar periódicamente los datos de referencia: Mantenga los datos de referencia actualizados revisándolos y actualizándolos periódicamente según los estándares del sector, los cambios regulatorios y los requisitos del negocio. Esto garantiza que los datos de referencia se mantengan precisos y relevantes, y ayuda a las organizaciones a cumplir con las normativas de seguridad de datos, manteniendo al mismo tiempo la agilidad empresarial.

Posibles consecuencias de una mala gestión de los datos de referencia

La mala gestión de los datos de referencia puede suponer varios desafíos para las empresas. Analice lo siguiente:

1. Datos inconsistentes e inexactos: La gestión deficiente de los datos de referencia puede generar inconsistencias e imprecisiones, lo que a su vez genera problemas de calidad de los datos. Esto puede afectar la toma de decisiones, la elaboración de informes y el análisis, además de causar ineficiencias y errores operativos.
2. Falta de integridad de los datos: Los datos de referencia sirven como referencia para la clasificación y el etiquetado de datos. Una gestión deficiente de los datos de referencia puede generar problemas de integridad, ya que se utilizan valores incorrectos o desactualizados en el análisis o procesamiento de datos, lo que genera resultados poco fiables.
3. Riesgos de cumplimiento: Los datos de referencia se utilizan a menudo para garantizar el cumplimiento de las normativas de seguridad de datos, los estándares del sector y los requisitos legales. Una gestión deficiente de los datos de referencia puede generar riesgos de cumplimiento, como filtraciones de datos, accesos no autorizados y violaciones de la privacidad de los datos, con repercusiones legales y financieras.
4. Integración y procesamiento de datos ineficientes: Los datos de referencia suelen compartirse entre múltiples sistemas o aplicaciones. Una gestión deficiente puede dificultar la integración y el procesamiento de datos, lo que genera inconsistencias, duplicaciones y retrasos en los procesos de negocio.
5. Aumento de los costes operativos: Una gestión deficiente de los datos de referencia puede requerir esfuerzos manuales para corregir inconsistencias, validar datos y actualizar valores de referencia. Esto puede generar mayores costos operativos e ineficiencias de recursos, lo que afecta la productividad y la rentabilidad general de la empresa.
6. Pérdida de oportunidades de negocio: Los datos de referencia inexactos o inconsistentes pueden provocar la pérdida de oportunidades de negocio. Por ejemplo, una categorización incorrecta de productos o una segmentación de clientes incorrecta pueden resultar en la pérdida de oportunidades de venta o marketing, lo que a su vez genera pérdidas de ingresos.
7. Satisfacción del cliente reducida: Una gestión deficiente de los datos de referencia puede afectar la precisión de los datos de los clientes, lo que resulta en perfiles incorrectos o incompletos. Esto puede reducir la satisfacción del cliente, así como afectar negativamente las relaciones y la fidelización.

Gestión eficiente de datos de referencia con BigID

BigID es una plataforma de descubrimiento de datos para la privacidad, la seguridad y la gobernanza que ayuda a las organizaciones a gestionar de manera eficiente los datos de referencia de varias maneras:

• Descubrimiento automatizado de datos: BigID utiliza técnicas de descubrimiento de datos de última generación para identificar automáticamente, clasificar, y catalogar datos de referencia de diversas fuentes, como bases de datos, sistemas de archivos, almacenamiento en la nube y lagos de datos. Esto ayuda a las organizaciones a identificar de forma rápida y precisa datos de referencia, incluso en entornos de datos grandes y complejos.
• Gestión centralizada de datos de referencia: BigID proporciona una plataforma centralizada para que las organizaciones gestionen datos de referencia, incluyendo conjuntos de códigos, taxonomías, jerarquías, tablas de referencia, glosarios, estándares y reglas o políticas. Esto permite a las organizaciones mantener una única fuente de información veraz para los datos de referencia, garantizando la coherencia y la precisión en diferentes sistemas y procesos.
• Linaje de datos y análisis de impacto: BigID proporciona linaje de datos y capacidades de análisis de impacto que ayudan a las organizaciones a comprender cómo se utilizan los datos de referencia en diferentes flujos y procesos. Esto permite a las organizaciones identificar dependencias, relaciones e impactos de los datos de referencia en otros elementos de datos, garantizando así una gestión y un uso adecuados de los datos de referencia a lo largo de su ciclo de vida.
• Calidad y validación de datos: BigID incluye calidad de los datos y capacidades de validación que permiten a las organizaciones validar y garantizar la precisión e integridad de los datos de referencia. Esto incluye elaboración de perfiles de datos, reglas de validación de datos, enriquecimiento de datosy funciones de limpieza de datos que ayudan a las organizaciones a mantener datos de referencia de alta calidad.
• Gobernanza de datos y cumplimiento: Suite de gobernanza de datos de BigID Proporciona sólidas capacidades de gobernanza de datos y cumplimiento normativo que ayudan a las organizaciones a gestionar los datos de referencia de acuerdo con las normativas de seguridad de datos, los estándares del sector y las políticas internas. Esto incluye controles de acceso a los datos, enmascaramiento de datos, políticas de retención de datos y registros de auditoría que garantizan una gobernanza de datos adecuada y el cumplimiento de los requisitos normativos.
• Automatización y aprendizaje automático: BigID aprovecha las tecnologías de automatización y aprendizaje automático para optimizar los procesos de gestión de datos de referencia. Esto incluye el descubrimiento automatizado de datos, la clasificación de datos, el mapeo de linaje de datos y la validación de la calidad de los datos, lo que ayuda a las organizaciones a gestionar eficientemente los datos de referencia y a acelerar los procesos de negocio.

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Autor

Alexis Porter

Responsable de marketing de contenidos

Alexis trabaja como Directora de Marketing de Contenidos para BigID, proveedor líder de DSPM. Se especializa en ayudar a las nuevas empresas tecnológicas a crear y perfeccionar su voz para contar historias más convincentes que resuenen con diversos públicos. Tiene una licenciatura en Escritura Profesional y un máster en Comunicación de Marketing por la Universidad de Denver. Alexis reside en Orlando, Florida.